第二篇我们来介绍一下极化码的编码. 首先为了方便进行编码,我们需要进行数组的定义 signal = randi([0,1],1,ST); %信息位比特,随机二进制数 frozen = zeros(1,FT); %固定位比特,规定全为0 encode = zeros(1,N * block); %编码后的比特 noise = snr(i) ^ 1/2 * randn(1,N * block); %加性高斯白噪声 极化码的编码重点在于生成矩阵的产生,以及信息位.冻结位的选取. 我们先来看生成矩阵的产

================================================ 首先自作多情的说一句--"抱歉!" 古语"有志者.事竟成",是说有志向的人最终都能够成事.想到这句话我很惭愧,我居然连这样一件小事都无法坚持不懈的完成,这个系列的博客我一拖再拖,一个多月里竟然再没有更新.虽然博客鲜有看客垂阅,但是这半途而废的事实却是明显的.痛定思痛,我决定老老实实更完.算是亡羊补牢,做到有始有终吧. ==========================

一个好码必须具备两个要素:可靠.高效. 高效的码要求码的编译方案都具有较低的复杂度.极化码出现后,Arikan本人提出使用SC译码方案来进行译码操作.SC全称successive cancellation decoder,即连续消除译码.SC译码采用蝶形算法,通过递归的方式进行串行解码,其优点在于算法复杂度较低,缺点是无法进行并行解码(并行解码可以提高解码速度).对于polar code的解码,还有几种常用方案:BP解码.SCL解码.SCAN解码等,本系列我们重点来介绍SC译码. SC译码算法中

根据老师的安排,对于极化码的了解从仿真开始. 仿真的手段有很多种.可以利用C,C++,matlab等进行仿真的实现.其中matlab由于具有强大的函数库,和壮观的矩阵运算能力,被(我们老师课题组)看中了. 理由是,matlab的语法非常简单,接近自然语言.优秀的绘图能力,让其他软件自愧不如.还有众多的工具箱,功能强大到令人发指.当然非要用C来仿真也是可以的.但试想一个简单的函数,matlab只需要调用一下就好了,C语言怕是要自己动手写两行,何必自找麻烦呢. 话不多说,等下,我再说最后一句,本人研

上一节我们了解了tal-vardy算法的大致原理,对所要研究的二元输入无记忆对称信道进行了介绍,并着重介绍了能够避免输出爆炸灾难的合并操作,这一节我们来关注信道弱化与强化操作. [1]<Channel polarization: A method for constructing capacity-achieving codes for symmetric binary-input memoryless channels>Erdal Arıkan [2]<How to Construct

继前两节我们分别探讨了极化码的编码,以及深入到高斯信道探讨高斯近似法之后,我们来关注一个非常重要的极化码构造算法.这个算法并没有一个明确的名词,因此我们以两位发明者的名字将其命名为“Tal-Vardy算法”. 在<极化码小结(2)>之中,我们简单讲述了BEC信道下构造极化码的方法——通过直接计算巴氏参数Z(W)来构造,计算复杂度为O(N). 在<极化码之高斯近似>中,我们讨论了常用的高斯信道下构造极化码的方法——高斯近似,计算复杂度也为O(N). 现在,我们再次将极化码的触手伸向另

以优化SVM算法的参数c和g为例,对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解. tic % 计时器 %% 清空环境变量 close all clear clc format compact %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load wine.mat % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_w

这一部分通过一些实例来进行转码和调试的讲解: 1. 输入变量.输出变量和过程内变量的内存预分配 函数代码:函数名test function [A,B] = test( mark,num,array )%#codegen %输入参数中,mark.num是标量,array是向量 a=ones(1,5); b=zeros(1,5); % 为A B预分配个内存大小 A=ones(1,5); % 输出变量预分配大小 B=zeros(1,5); % 输出变量预分配大小 if mark==0 for i=1:

0. 其实Matlab的转码混编大多数就是为了现成的算法函数不用再写了,2就是为了方便提高代码运行速度用C语言去运行. 1. MEX文件: Mex文件是一种可在matlab环境中嗲用C语言(或fortran)衍生程序,mex的编译结果实际上是一个带输出函数的mexFunction的dll文件. 备注:如果观察Matlab的发展史可知,Matlab最早是用了fortran的线性函数库作为教学软件给学生们学习的. Mex从字面上是matlab和execute两个单词的缩写. .Mex文件实现了一种其

目录 一.先定个小目标 二.层次分析法部分 2.1 思路总括 2.2 构造两两比较矩阵 2.3 权重计算方法 2.3.1 算术平均法求权重 2.3.2 几何平均法求权重 2.3.3 特征值法求权重 2.3.4 归一化处理过程 2.4 一致性检验 2.5 对一级指标求解 2.6 对二级指标求解 三.模糊综合评测法部分 3.1 整体思路阐述 3.2 模型的建立和求解 3.2.1 模型的建立 3.2.2 模型的举例求解 四.MATLAB代码 4.1 层次分析法-MATLAB代码 4.2 模糊综合评测法

2010年11月19日 ⁄ 技术, 科研 ⁄ 共 1296字 ⁄ 评论数 26 ⁄ 被围观 4,150 阅读+ 由于自己以前发过一篇文章讲bow特征的matlab代码的优化的<Bag-Of-Words中K-Means聚类的效率优化>,其中的代码也用过Spatial Pyramid Code的代码里面的几个函数,不过大部分还是根据本地的需要,根据大数据量计算的需要自己整合修改的,经过不少同学的改错,现在已经基本没有错误了,注释没怎么写,以后慢慢补上,如果有什么问题可以交流. 下载地址是我的实验室

考完驾照,回来填坑 /doge/doge 前两节分别介绍了tal算法中的合并函数和信道操作两个部分,我们将高斯信道的应用放在最后一节来介绍. 在之前的介绍中,我们一直在一个前提下进行讨论--即输入字符集是有限的. 但是,对于一个具有连续输出字符集的信道,如经典的二元高斯信道,它也可以是对称信道,但是它的输出是连续的,所以不能直接使用tal算法.为了将tal算法应用于改信道,我们就要对这个信道做一些近似. 总体思路类似微分思想,将连续输出分成若干个非常小的离散输出. 我们假设W为一个具有连续输出的

群智能优化算法测试函数matlab源代码 global M; creatematrix(2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %画ackley图. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % ackley x from[-5 5] % x=-5:0.01:5; % [x,y]=meshgrid(x); % temp1=x.^2+y.^2; % temp2=cos(2*pi*x)+cos(2*pi*y); % z=20+

支持向量机和神经网络都可以用来做非线性回归拟合,但它们的原理是不相同的,支持向量机基于结构风险最小化理论,普遍认为其泛化能力要比神经网络的强.大量仿真证实,支持向量机的泛化能力强于神经网络,而且能避免神经网络的固有缺陷--训练结果不稳定.本源码可以用于线性回归.非线性回归.非线性函数拟合.数据建模.预测.分类等多种应用场合.function [Alpha1,Alpha2,Alpha,Flag,B]=SVMNR(X,Y,Epsilon,C,TKF,Para1,Para2)%%% SVMNR.m%

采用对数似然比求解的迭代公式推导: 考虑 如上图,将L的部分看为一个整体,用 exp(a)和exp(b)代替,并对式子左右都取对数,则公式变为如下所示: 对数似然比 上述公式等效一下公式: 进一步可等效为: 编码基本的模型 上图中a和b分别是信道1和信道2接收的对数似然比,s是根据概率运算后得到的信道1的比特估计值,根据对数似然比我们可以得到信道1和信道2接收端的p(u=0)和p(u=1),下面的公式,我将把p(u=0)和p(u=1)简写为p(0)和p(1),根据前面给的公式有以下关系存在: 根

红外图像是热辐射成像,由于场景中的目标与背景的温差相对较小,红外图像的动态范围大.对比度 低, 信噪比也较可见光图像的低.为了能够从红外图像中正确地识别出目标,必须对红外图像进行增强处理.一般红外探测器的性能区分于材料,氧化钒等高端的灵敏度 高相应的价格较贵,多晶硅的一般灵敏度要差但价格相对较低,也不会太受禁运封锁购买比较方便,也是非制冷做成的热像仪没有制冷电路会节省成本.降低功耗和 减小体积.一般探测精度为50mk左右,常温下的温度变化只有二三十度,产生的灰度响应变化一般也就几十个灰度级.这样

For a discrete memoryless channel , the capacity is defined as where  and  denote the input and output variables of the channel respectively, and the maximization is taken over all input distributions . Given a channel transition matrix whose -entry

原文出处http://wenku.baidu.com/view/df412e115f0e7cd184253653.html 因为不太喜欢百度文库的格式,所以写到个人博客里面方便使用 <iframe width='738' height='523' class='preview-iframe' scrolling='no' frameborder='0' src='http://download.csdn.net/source/preview/8126015/065f7104461e354c252

Matlab绘图 强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为高层绘图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法,在此基础上,再介

流水线型车间作业调度问题遗传算法Matlab源码流水线型车间作业调度问题可以描述如下:n个任务在流水线上进行m个阶段的加工,每一阶段至少有一台机器且至少有一个阶段存在多台机器,并且同一阶段上各机器的处理性能相同,在每一阶段各任务均要完成一道工序,各任务的每道工序可以在相应阶段上的任意一台机器上加工,已知任务各道工序的处理时间,要求确定所有任务的排序以及每一阶段上机器的分配情况,使得调度指标(一般求Makespan)最小.下面的源码是求解流水线型车间作业调度问题的遗传算法通用MATLAB源码,属于